{"id":8304,"date":"2025-08-22T09:51:09","date_gmt":"2025-08-22T07:51:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isrec.ch\/?post_type=recherche&#038;p=8304"},"modified":"2025-11-03T16:57:44","modified_gmt":"2025-11-03T15:57:44","slug":"differenzieren-zwischen-primaertumoren-und-metastasen-in-der-lunge-mittels-ki-prof-sabina-berezowska-chuv-unil-dr-andrew-janowczyk-pathologe-hug-und-dr-claudio-de-vito-pathologe-hug-2","status":"publish","type":"recherche","link":"https:\/\/www.isrec.ch\/de\/forschung\/differenzieren-zwischen-primaertumoren-und-metastasen-in-der-lunge-mittels-ki-prof-sabina-berezowska-chuv-unil-dr-andrew-janowczyk-pathologe-hug-und-dr-claudio-de-vito-pathologe-hug-2\/","title":{"rendered":"<strong>Lymphknotenanalyse<\/strong> &#8211; Prof. Inti Zlobec (UNIBE), Dr. Bastian Dislich (UNIBE), Dr. Amjad Khan (UNIBE) und Prof. Martin D. 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Die Entdeckung von Krebszellen in den Lymphknoten eines Patienten ist f\u00fcr die Behandlung der Erkrankung von entscheidender Bedeutung. Die Analyse des Lymphknotenstatus erfordert die Fachkenntnisse eines Pathologen, ist jedoch arbeitsintensiv und mit grossem Zeitaufwand verbunden. Um Pathologen bei dieser Aufgabe zu unterst\u00fctzen, wurde ein computergest\u00fctztes Diagnose-Tool entwickelt, das Deep Learning zur Erkennung von Lymphknotenmetastasen im Darmbereich nutzt. Nun werden die Wissenschafter das Training dieses Algorithmus auf Lymphknoten von zehn weiteren Krebsarten ausweiten, um dessen Nutzen f\u00fcr die t\u00e4gliche Anwendung in der klinischen Onkologie zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Analyse des ganglions lymphatiques - Projet TANDEM 2025\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/4hNkCQI3DcE?list=PLoenJlsXpAeOR8xvFTSiJBNzVPDwiesLb\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","cat-recherche":[111],"class_list":["post-8304","recherche","type-recherche","status-publish","hentry","cat-recherche-tandem-2025-de"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.9 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Erweiterung der Krebsdiagnostik durch Analyse von Lymphknoten Klinischer Einsatz und Validierung eines Multikrebs-Deep-Learning-Algorithmus zur Erkennung von Lymphknotenmetastasen auf der Basis von Foundation-Models Diese Studie basiert auf einer engen Verbindung zwischen Informatik und klinischer Anwendung. 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